Os 15 melhores modelos de linguagem pequenos para 2026

3. Llama 3.1 8B

Passando para o Llama 3.1 8B, esse modelo tem 8 bilhões de parâmetros e oferece um equilíbrio incrível entre potência e eficiência. É ótimo para tarefas como responder perguntas e fazer análise de sentimentos.

O Llama 3.1 8B oferece um desempenho razoavelmente bom se você precisa de resultados rápidos sem precisar de muita potência de computação. É ideal pra quem quer velocidade sem perder a precisão.

Para ter uma experiência prática com esse modelo, dá uma olhada nesse tutorial sobre RAG com Llama 3.1 8B, Ollama e Langchain.

• Parâmetros: 8 bilhões
• Acesso: https://ollama.com/library/llama3
• Código aberto: Sim, mas com algumas restrições de uso.

4. Pítia

Vamos falar sobre a série Pythia, um conjunto de modelos que variam de 160 milhões a 2,8 bilhões de parâmetros, projetados para tarefas de raciocínio e habilidades de codificação. Se você curte desenvolvimento de software, o Pythia é ótimo pra lidar com tarefas estruturadas e baseadas em lógica, onde precisão e lógica são fundamentais. É perfeito pra ambientes de programação onde você precisa que o modelo pense de um jeito estruturado e lógico.

Agora, comparado com outros modelos como o GPT-Neo, o Pythia tem um desempenho melhor em tarefas como codificação e raciocínio, já que foi feito para essas aplicações específicas. Mas, quando você coloca isso em tarefas de linguagem mais gerais, as coisas podem ficar meio instáveis — o Phi 3.5 e o Llama 3.1 8B podem funcionar de forma mais consistente nessas áreas mais amplas. Uma coisa a se notar é que a transparência do treinamento público da Pythia e as opções de personalização são bem impressionantes. Você pode ajustá-lo para atender às suas necessidades específicas, o que o torna uma ferramenta incrivelmente flexível.

• Parâmetros: 160 MILHÕES – 2,8 BILHÕES
• Acesso: https://github.com/EleutherAI/pythia
• Código aberto: Sim

5. Cerebras-GPT

O Cerebras-GPT é um modelo eficiente e rápido. Com parâmetros que vão de 111 milhões a 2,7 bilhões, ele foi feito pra ambientes onde os recursos computacionais são limitados, mas você ainda precisa de um ótimo desempenho. O Cerebras-GPT traz ótimos resultados sem consumir todos os seus recursos.

Agora, comparado com modelos maiores como o GPT-3 ou o LLaMA 13B, o Cerebras-GPT pode não ter o mesmo treinamento extensivo, mas segue as leis de escalabilidade do Chinchilla, o que significa que é incrivelmente eficiente em termos de computação. Modelos como GPT-J e GPT-NeoX podem ser mais volumosos, mas o Cerebras-GPT maximiza o desempenho enquanto mantém o uso de recursos baixo. Se você precisa de escalabilidade e eficiência, esse modelo é otimizado para oferecer o melhor dos dois mundos.

• Parâmetros: 111 MILHÕES – 2,7 BILHÕES
• Acesso: https://github.com/Cerebras
• Código aberto: Sim

6. Phi-3,5

Esse modelo tem 3,8 bilhões de parâmetros, mas o que o torna único é o seguinte: 128K tokens de comprimento de contexto. O que isso quer dizer? Ele consegue lidar com documentos longos ou tarefas que envolvem conversas com várias voltas sem perder o contexto. Ele também é multilíngue, o que o torna um forte concorrente de modelos como Llama 13B e GPT-3.5, mas com requisitos computacionais muito menores. Esse modelo é ótimo para resumir documentos, tarefas multilíngues e raciocínio lógico.

• Parâmetros: 3,8 bilhões
• Acesso: https://huggingface.co/microsoft/phi-2
• Código aberto: Sim, só pra fins de pesquisa.

7. StableLM-zephyr

O StableLM-Zephyr é um modelo de linguagem pequeno com 3 bilhões de parâmetros que é ótimo quando você quer precisão e velocidade. Esse modelo oferece uma inferência rápida e tem um desempenho incrível em ambientes onde é essencial tomar decisões rápidas, como sistemas de ponta ou dispositivos com poucos recursos. Se você precisa de algo preciso e rápido, o StableLM-Zephyr é uma ótima opção.

O StableLM-Zephyr é ótimo em tarefas que envolvem raciocínio e até mesmo interpretação de papéis. Embora seja mais leve e rápido, ele pode não dar conta de tarefas mais complexas, como escrever ou programar, tão bem quanto os modelos maiores, mas, pelo tamanho, ele tem um ótimo desempenho. Se velocidade e eficiência são suas prioridades, o StableLM-Zephyr é uma escolha sólida.

• Parâmetros: 3B
• Acesso: https://github.com/StabilityAI/stablelm
• Código aberto: Sim

8. TinyLlama

Vamos falar sobre o TinyLlama, um modelo compacto com 1,1 bilhão de parâmetros que tem um desempenho muito bom para o seu tamanho. Ele foi feito pra ser eficiente e é perfeito pra aparelhos que não aguentam a carga pesada de computação de modelos maiores.

Para tarefas do mundo real, o TinyLlama realmente se sai melhor do que modelos como o Pythia-1.4B, especialmente no que diz respeito ao raciocínio baseado no senso comum. Não tem a potência bruta de modelos como o LLaMA 13B, mas tem um ótimo equilíbrio entre desempenho e eficiência de recursos. Isso torna-o ideal para cenários em que você precisa de recursos avançados de IA sem sobrecarregar o sistema, especialmente em dispositivos móveis e de ponta.

• Parâmetros: 1.1B
• Acesso: https://github.com/tinyLlama
• Código aberto: Sim

9. MobileLLaMA

O MobileLLaMA é uma versão especializada do LLaMA, feita pra funcionar super bem em dispositivos móveis e de baixo consumo de energia. Com 1,4 bilhão de parâmetros, ele foi feito pra te dar um equilíbrio entre desempenho e eficiência, principalmente em aparelhos com recursos limitados. 

O MobileLLaMA é otimizado para aplicações de IA rápidas e de baixa latência em movimento. Com versões como MobileLLaMA-1.4B e MobileLLaMA-2.7B, ele facilmente supera modelos menores como TinyLLaMA 1.1B e compete de perto com OpenLLaMA 3B - tudo isso sendo cerca de 40% mais rápido. Se você precisa de IA em tempo real direto no seu aparelho, o MobileLLaMA é perfeito. Esse modelo foi feito pra levar IA de alto desempenho direto pro seu celular ou sistemas de ponta sem a necessidade de uma infraestrutura pesada.

• Parâmetros: 1,4 BILHÃO
• Acesso: https://github.com/mobileLLaMA
• Código aberto: Sim

10. LaMini-GPT

O LaMini-GPT é um modelo compacto, mas poderoso, com 774 milhões a 1,5 bilhão de parâmetros, feito especialmente para tarefas multilíngues. É especialmente bom em ambientes com recursos limitados, ou seja, consegue lidar com vários idiomas sem precisar de muita potência computacional, o que é ótimo para dispositivos ou sistemas com recursos limitados.

Uma coisa interessante sobre o LaMini-GPT é que ele foi desenvolvido através da destilação de conhecimento de modelos maiores da família GPT, o que permite que ele tenha um ótimo desempenho em tarefas que envolvem seguir instruções. Com mais de 2,58 milhões de pares de instruções e respostas no seu conjunto de dados, ele é otimizado para lidar com tarefas e instruções específicas de forma mais eficiente do que modelos maiores. Mas, mesmo sendo super eficiente e leve, principalmente pra tarefas específicas, não é tão bom pra aplicações mais amplas que precisam de um entendimento contextual profundo ou geração de texto mais geral. Se você está procurando algo rápido e eficiente, principalmente em cenários multilíngues, o LaMini-GPT é uma escolha sólida.

• Parâmetros: 774 MILHÕES – 1,5 BILHÃO
• Acesso: https://github.com/LaMiniGPT
• Código aberto: Sim

11. Gemma2

Vamos falar agora sobre a Gemma2. Esse modelo tem 2 bilhões de parâmetros e funciona muito bem se você estiver pensando em uma implantação local. É leve e eficiente — ideal para coisas como geração de texto ou tradução.

Quando você compara com pesos pesados como OpenAI o1-preview, o Gemma2 foca em aplicações em tempo real, não em raciocínios complexos. Para computação de ponta, é a alternativa perfeita para modelos como GPT-3.5 ou Llama 65B, que consomem muitos recursos.

Se você quiser experimentar este SLM, leia este tutorial sobre como ajustar o Gemma 2 e usá-lo localmente.

• Parâmetros: 9 bilhões e 27 bilhões de versões
• Access: https://ai.google.dev/gemma
• Código aberto: Sim, com uma licença permissiva que permite redistribuição, ajustes e uso comercial.

12. MiniCPM

O MiniCPM é um modelo com um equilíbrio sólido entre desempenho e eficiência de recursos, com tamanhos de parâmetros que variam de 1 bilhão a 4 bilhões. Ele foi feito pra lidar com tarefas gerais de linguagem com facilidade e oferece um desempenho confiável em várias aplicações, o que o torna uma ótima opção versátil.

O MiniCPM é escalável e eficiente. Apesar de ser menor, ele funciona tão bem quanto modelos maiores, tipo o Mistral-7B e o LLaMA 7B. Ele é especialmente otimizado para processamento de linguagem em inglês e chinês, o que o torna uma alternativa leve e altamente capaz para ambientes onde os recursos computacionais são limitados. Se você está trabalhando em um ambiente com recursos limitados, mas ainda precisa de um processamento de linguagem sólido, o MiniCPM oferece uma excelente solução.

• Parâmetros: 1B – 4B
• Acesso: https://github.com/miniCPM
• Código aberto: Sim

13. OpenELM

O OpenELM é um modelo flexível e adaptável, com uma gama de parâmetros que vai de 270 milhões a 3 bilhões. Ele foi feito pra ambientes que precisam de multitarefa e respostas rápidas. Isso é perfeito pra tarefas que precisam de desempenho em tempo real em aparelhos menores. 

Desenvolvido pela Apple, o OpenELM foca na eficiência energética e em aplicativos de IA no dispositivo. Ele compete bem com modelos como MobiLlama e OLMo, mostrando melhorias significativas quando ajustado para tarefas específicas. Com sua ampla gama de tamanhos de parâmetros, o OpenELM é otimizado para ambientes menores e mais restritos, ao contrário de modelos mais pesados como o GPT-4 ou o LLaMA, que precisam de mais recursos para oferecer um desempenho comparável. Se você está procurando algo leve, mas eficiente, especialmente para uso móvel ou de ponta, o OpenELM é uma ótima opção.

• Parâmetros: 270M – 3B
• Acesso: https://github.com/OpenELM
• Código aberto: Sim

14. DCLM

Vamos analisar o DCLM, um modelo com 1 bilhão de parâmetros projetado especificamente para o raciocínio baseado no senso comum. Ele tem um bom desempenho em tarefas do mundo real, onde entender e fazer deduções lógicas são essenciais.

O DCLM é ótimo pra entender idiomas e raciocinar, principalmente com a versão de 7 bilhões de parâmetros. Ele compete com modelos como LLaMA 2 (7B) e Mistral 7B, com desempenho igualmente bom em tarefas como raciocínio comum e dedução lógica. Ele definitivamente não é tão poderoso quanto modelos maiores, como o LLaMA 13B, mas o DCLM é altamente otimizado para aplicações do mundo real que exigem eficiência e menos recursos computacionais. Portanto, quando você tem ambientes que exigem um desempenho forte sem uma infraestrutura pesada, o DCLM é uma ótima escolha.

• Parâmetros: 1B
• Acesso: https://github.com/DCLM
• Código aberto: Sim

15. Raposa

E por último, o modelo Fox, um modelo com 1,6 bilhão de parâmetros projetado especificamente para velocidade e eficiência. É otimizado para aplicativos móveis, onde manter a latência baixa é super importante. O Fox foi feito pra dar respostas rápidas sem gastar muita energia de computação.

A Fox funciona super bem em ambientes onde você precisa de velocidade. Ele lida com tarefas de baixa latência muito rapidamente, o que é ótimo para dispositivos móveis ou de ponta. Ele não tem um desempenho tão bom em raciocínios complexos, mas o Fox é perfeito pra situações em que você precisa de respostas rápidas e eficientes de IA e não pode usar muitos recursos. É o modelo ideal quando o poder computacional é limitado, mas a velocidade é prioridade.

• Parâmetros: 1,6 BILHÃO
• Acesso: https://github.com/foxmodel
• Código aberto: Sim

Comparação de pequenos modelos de linguagem

Vamos resumir o que vimos nesta tabela:

*Com restrições de uso

Só pra fins de pesquisa

Conclusão

E é isso aí pra esse artigo, um tour rapidinho pelo mundo dos pequenos modelos de linguagem em 2026. Vimos como esses modelos mostram que menor não quer dizer mais fraco — quer dizer mais inteligente em vários aspectos.

Espere ver esses SLMs cada vez mais presentes nas suas experiências tecnológicas do dia a dia. Lembre-se, o importante é escolher os modelos certos para o trabalho — e, em muitos casos, o modelo certo pode ser pequeno e ágil.

Pra saber mais sobre modelos de linguagem pequenos, recomendo esses dois recursos:

• Modelos de linguagem pequenos: Um guia com exemplos
• Como rodar o Llama 3.2 1B num celular Android com o Torchchat